FlowSOM：細胞計測データの可視化と解釈のための自己組織化マップの利用

フローサイトメトリーおよびマスサイトメトリーで測定されるマーカー数は着実に増加しています。これにより豊富な情報が得られる一方で、これらのデータセットを手作業で解析することは実質的に不可能になります。2次元散布図を用いる場合、可能なプロットの数はマーカー数の増加に伴い指数関数的に増加するため、データに含まれる関連情報が見落とされる可能性があります。本稿では、FlowSOMと呼ばれる新しい可視化技術を紹介します。これは、自己組織化マップを用いてフローサイトメトリーまたはマスサイトメトリーのデータを解析します。二層のクラスタリングとスター・チャートを用いることで、当アルゴリズムは全ての細胞における全マーカーの挙動を明確に把握し、従来は見落とされがちなサブセットの検出を助けます。Rコードはhttps://github.com/SofieVG/FlowSOMにて入手可能であり、Bioconductorでも公開予定です。